| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 水产品新鲜度检测研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 食品机械特性研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 机器视觉检测研究 | 第12-14页 |
| 1.2.4 模糊神经网络应用 | 第14页 |
| 1.3 本课题研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 机械特性检测装置设计 | 第16-26页 |
| 2.1 检测装置结构设计 | 第16-18页 |
| 2.2 检测装置运动控制单元 | 第18-20页 |
| 2.2.1 步进电机及驱动器选型 | 第18页 |
| 2.2.2 运动控制卡选型 | 第18-20页 |
| 2.2.3 电机运动控制 | 第20页 |
| 2.3 检测装置数据处理单元 | 第20-24页 |
| 2.3.1 传感器及变送器选型 | 第20-22页 |
| 2.3.2 数据采集卡选型 | 第22页 |
| 2.3.3 数据转换及处理 | 第22-24页 |
| 2.4 控制软件编写 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于机械特性的即食海参新鲜度检测研究 | 第26-35页 |
| 3.1 扫描电镜试验 | 第26-28页 |
| 3.1.1 试验材料制备 | 第26-27页 |
| 3.1.2 试验结果分析 | 第27-28页 |
| 3.2 机械特性检测 | 第28-31页 |
| 3.2.1 试验材料与方法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 新鲜度检测 | 第29-30页 |
| 3.2.3 试验结果分析 | 第30-31页 |
| 3.3 机械特性特征值提取 | 第31-34页 |
| 3.3.1 最大压力值提取 | 第31页 |
| 3.3.2 弹性能提取 | 第31-33页 |
| 3.3.3 计数比P的提取 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于视觉特征的即食海参新鲜度检测研究 | 第35-50页 |
| 4.1 自然放置状态下即食海参表观变化 | 第35-36页 |
| 4.2 试验装置简介 | 第36-37页 |
| 4.3 即食海参图像预处理 | 第37-40页 |
| 4.3.1 图像灰度化 | 第37-38页 |
| 4.3.2 图像增强 | 第38-40页 |
| 4.4 纹理特征值提取 | 第40-46页 |
| 4.4.1 灰度梯度共生矩阵分析方法提取海参图像纹理特征 | 第41-46页 |
| 4.5 海参纹理特征参数降维 | 第46-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于模糊神经网络的即食海参新鲜度鉴评模型设计 | 第50-60页 |
| 5.1 机械特性模糊神经网络模型建立 | 第50-55页 |
| 5.1.1 输入输出层节点个数确定 | 第50-51页 |
| 5.1.2 隶属度函数确定 | 第51-52页 |
| 5.1.3 模糊规则确定 | 第52-53页 |
| 5.1.4 模型仿真 | 第53-55页 |
| 5.2 视觉模糊神经网络建立 | 第55-57页 |
| 5.2.1 模型仿真 | 第55-57页 |
| 5.3 机械特性视觉特征融合 | 第57-59页 |
| 5.3.1 模型仿真 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 结论 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |